- 747 名前：デフォルトの名無しさん [2016/05/23(月) 22:57:47.60 ID:7M9mskPY.net]
- 物理現象の数を比較することはできないけど、臨界点近傍ではべき乗則が重要になる
Critical exponent
https://en.wikipedia.org/wiki/Critical_exponent
テンソル積はベクトル空間の圏から代数の圏への普遍射を与える
したがって任意の有限生成の代数はテンソル積からの準同型で表される
Tensor algebra
https://en.wikipedia.org/wiki/Tensor_algebra
つまりテンソル積はどこにでも現れる 例えば
Posts containing 'tensor network' - Physics Stack Exchange
physics.stackexchange.com/search?q=tensor+network
ニューラルに限らず機械学習を「理解」するには様々なアプローチがあるように思う
>>166 で挙げたブログのくりこみ群についての記事
スピングラスからのアプローチ: 現在のDNNにおける未解決問題
www.slideshare.net/DaisukeOkanohara/dnn-62218756
微分幾何からのアプローチ: Neural Networks, Manifolds, and Topology
colah.github.io/posts/2014-03-NN-Manifolds-Topology/
「理解」するための手法の取捨選択がギャンブルになるのは
素人さんでも玄人さんでも同じだと思う
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